Tác động ngày càng tăng của AI đối với Khoa học dữ liệu trong năm 2023

Các xu hướng AI mới nổi như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học tăng cường và thị giác máy tính đều được thiết lập để mang đến ranh giới tiếp theo của Khoa học dữ liệu , cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho phép các chuyên gia trích xuất giá trị tối đa từ dữ liệu của họ. Dưới đây là những tác động của AI đối với Data Science đã và đang diễn ra trong năm 2023.

Tác động của AI lên các lĩnh vực khác ngày càng lớn

1. Sự trỗi dậy của máy học tự động (AutoML)

AutoML đi đầu trong các xu hướng AI mới nổi, sẵn sàng mang lại những thay đổi mang tính cách mạng cho lĩnh vực Data Science. Công nghệ này giúp đơn giản hóa đáng kể việc tạo các mô hình máy học bằng cách tự động hóa các tác vụ phức tạp như lựa chọn mô hình, điều chỉnh siêu tham số và kỹ thuật tính năng.

Việc áp dụng autoML sẽ không chỉ tăng cường quá trình dân chủ hóa AI, cho phép các chuyên gia có chuyên môn tối thiểu về ML phát triển các mô hình hiệu quả mà còn mở ra một kỷ nguyên mới về hiệu quả và năng suất trong khoa học dữ liệu.

2. Giải mã các quyết định AI với Explainable AI (XAI)

Khi các mô hình AI trở nên phức tạp hơn, quy trình ra quyết định của chúng thường trở nên thiếu rõ ràng. Vấn đề khó chịu này đã sinh ra xu hướng về các mô hình AI có thể giải thích được (XAI).

XAI nhằm mục đích làm sáng tỏ cách AI đưa ra các quyết định của mình, mang lại mức độ minh bạch và dễ hiểu mới, những điều ngày càng quan trọng khi AI tiếp tục tìm thấy các ứng dụng mới trong các lĩnh vực quan trọng như chăm sóc sức khỏe, tài chính và luật.

Đối với các nhà khoa học dữ liệu hoạt động trong các lĩnh vực đang phát triển này, việc hiểu thấu đáo về XAI sẽ là điều không thể thiếu để giao tiếp hiệu quả và tuân thủ quy định.

3. Giải phóng tiềm năng với học tăng cường (RL)

Mặc dù không phải là một khái niệm mới, nhưng học tăng cường (RL) đang nhanh chóng đạt được sức hút trong lĩnh vực Data Science. Từ vị trí đặt quảng cáo đến hệ thống đề xuất, cách tiếp cận thích ứng và được cá nhân hóa của RL hứa hẹn mang lại những thay đổi mang tính chuyển đổi bằng cách tối ưu hóa các quy trình khác nhau.

Đặc biệt, năm nay dự kiến sẽ chứng kiến việc áp dụng RL tăng tốc nhanh chóng khi các doanh nghiệp nhận ra và khai thác tiềm năng chưa được khai thác của nó.

4. Cân bằng thông tin chi tiết và quyền riêng tư với học tập liên kết

Học tập liên kết là một phương pháp phi tập trung để đào tạo các mô hình học máy

Nhu cầu ngày càng tăng về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu mạnh mẽ trên tất cả các lĩnh vực CNTT đã dẫn đến sự xuất hiện nhanh chóng của một khái niệm được gọi là Federated Learning (học tập liên kết). Kỹ thuật này cho phép các mô hình AI học hỏi từ nhiều thiết bị hoặc máy chủ phi tập trung chứa các mẫu dữ liệu cục bộ, bỏ qua nhu cầu trao đổi dữ liệu nhạy cảm.

Khi các quy định về quyền riêng tư tiếp tục được thắt chặt trên toàn thế giới, học tập liên kết có thể cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu một cách để mở khóa những hiểu biết có giá trị trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư của người dùng.

5. Mở khóa thông tin chi tiết với Graph Neural Networks (GNNs)

Graph neural networks (GNNs) hay mạng lưới thần kinh đô thị ngày càng trở nên phù hợp hơn, với các bộ dữ liệu phức tạp hơn, được kết nối với nhau ngày càng khả dụng.

Không giống như các mô hình AI truyền thống, GNN được trang bị để xử lý dữ liệu tạo thành biểu đồ, khiến chúng trở thành tài sản vô giá cho các nhà khoa học dữ liệu làm việc trong các nhiệm vụ như phân tích mạng xã hội, hệ thống đề xuất và thậm chí cả hóa học phân tử.

6. Tăng tốc tính toán với học máy lượng tử

Quantum machine learning hay học máy lượng tử, còn được gọi là QLM, là một xu hướng chính trong AI đã tác động đến một số lĩnh vực của khoa học dữ liệu. Sự giao thoa thú vị giữa học máy và vật lý lượng tử này được thiết lập đã mang lại sự gián đoạn đáng kể cho toàn ngành, khiến các công ty thuộc mọi loại hình và quy mô phải theo dõi.

Với tiềm năng của máy tính lượng tử để thực hiện các phép tính phức tạp nhanh hơn máy tính cổ điển, chúng có thể tăng tốc các tác vụ phân tích và xử lý dữ liệu, một sự phát triển mà mọi nhà khoa học dữ liệu nên theo dõi.

7. Đơn giản hóa việc lập trình bằng AI

Việc tích hợp AI ngày càng nhiều vào các tác vụ viết mã đang thay đổi cách thức phát triển phần mềm và Khoa học dữ liệu hoạt động.

Các ví dụ nổi bật về công nghệ này, như Copilot của GitHub, chứng minh tiềm năng tự động hóa các tác vụ mã hóa thông thường, cải thiện chất lượng mã và giảm lỗi. Xu hướng này hứa hẹn một sự thúc đẩy đáng kể cho hiệu quả trong lĩnh vực này.

8. Vượt qua những thách thức về dữ liệu với việc tạo dữ liệu tổng hợp

Tạo dữ liệu tổng hợp, bao gồm việc tạo dữ liệu nhân tạo gần giống với dữ liệu thực, cung cấp giải pháp cho những thách thức trong việc thu thập dữ liệu.

Đặc biệt có lợi khi các mối lo ngại về quyền riêng tư hạn chế tính khả dụng của dữ liệu hoặc khi các sự kiện hiếm gặp khó nắm bắt trong quá trình thu thập dữ liệu, việc tạo dữ liệu tổng hợp có khả năng xác định lại cách các nhà khoa học dữ liệu đào tạo mô hình của họ.

Hơn nữa, nó mang lại tiềm năng cho các tình huống thử nghiệm được cải thiện, cho phép đánh giá nghiêm ngặt các mô hình học máy trong các điều kiện khác nhau, do đó nâng cao độ bền và độ tin cậy của chúng.

9. Tăng cường các mô hình với dữ liệu tăng cường

Một xu hướng khác được gọi là data augmentation (dữ liệu tăng cường), bao gồm việc tạo dữ liệu mới bằng cách sửa đổi các bộ dữ liệu hiện có, hứa hẹn to lớn trong việc cải thiện hiệu suất và độ bền của mô hình.

Xu hướng AI mới nổi này đặc biệt có lợi trong các lĩnh vực có dữ liệu hạn chế, chẳng hạn như hình ảnh y tế. Tăng cường dữ liệu dự kiến sẽ trở thành một công cụ thiết yếu cho các nhà khoa học dữ liệu nhằm tạo ra các mô hình chính xác và mạnh mẽ hơn.

10. Ưu tiên quyền riêng tư và hiệu quả với Edge AI

Sự phổ biến của các thiết bị Internet of Things (IoT) đã dẫn đến sự xuất hiện của Edge AI, liên quan đến việc xử lý dữ liệu trực tiếp trên thiết bị thay vì trên đám mây.

Mang lại nhiều lợi ích đáng chú ý về tốc độ, quyền riêng tư và hiệu quả chi phí, Edge AI là một xu hướng quan trọng sẽ ảnh hưởng đến cách thức và vị trí các tác vụ xử lý dữ liệu được thực hiện, khiến các nhà khoa học dữ liệu cần phải chú ý.

11. Tinh chỉnh khả năng hiểu ngôn ngữ của con người với Natural Language Processing (NLP)

Mặc dù NLP không phải là một lĩnh vực mới, nhưng sự phát triển liên tục và sự tinh vi ngày càng tăng của nó khiến nó trở thành một xu hướng quan trọng cần theo dõi.

Những tiến bộ như mô hình máy biến áp và phân tích tình cảm được cải thiện cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu những công cụ mạnh mẽ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người, cách mạng hóa việc phân tích và tương tác dữ liệu, đồng thời mở ra những cánh cửa cơ hội mới.

12. Đi tiên phong trong sự phát triển nhanh chóng về trí tuệ nhân tạo cho thị giác máy tính

Computer vision (Thị giác máy tính) đã chứng kiến ​​sự gia tăng mức độ phổ biến trong những năm gần đây và động lực này dự kiến sẽ tiếp tục vào năm 2023 với hàng loạt công nghệ tiên tiến sắp ra mắt. Một trường hợp điển hình là việc phát hành YOLOv8 gần đây, điều này chứng tỏ rằng sự đổi mới trong lĩnh vực này còn lâu mới kết thúc, báo trước một năm tiến bộ và cải tiến liên tục.

Tạo dữ liệu tổng hợp, một cách tiếp cận mà chúng ta đã thảo luận trước đó, đóng một vai trò then chốt trong thị giác máy tính, làm nền tảng cho nhiều tiến bộ trong lĩnh vực này. Sự phát triển nhanh chóng của nó nhấn mạnh tầm quan trọng của nó trong việc tạo ra các bộ dữ liệu đa dạng và phức tạp để đào tạo các mô hình thị giác máy tính ngày càng phức tạp.

Trên đây là những tác động rõ ràng mà AI đã và đang tạo ra tại thời điểm này cho Data Science. Hy vọng bài viết này sẽ giúp các bạn có được những  thông tin hữu ích. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.dataversity.net/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp